つながりをデータから解き明かしたい ~ 複雑ネットワークの世界とそれを活用した不正検知システム，さらに向こうへ | メルカリエンジニアリング
つながりをデータから解き明かしたい ~ 複雑ネットワークの世界とそれを活用した不正検知システム，さらに向こうへ この記事は Merpay Tech Openness Month 2021 の14日目の記事です．こんにちは，メルペイのMachine Learningチームのhmjです． 今回は昨年に引き続き「集団的な不正の検知」をテーマに，ここ一年間で少しづつ進めてきた集団的な不正の傾向分析や，検知のための機械学習パイプラインの構築・運用として Vertex Pipelinesの使用を検討しているので，それらの分かったことなどを紹介します． 昨年の記事はこちらとなります． Overview 「集団的な不正の検知」といっても，実際に定義は自明ではありません．その言葉を聞いた人によって，想像する集団の大きさや形，特徴などは様々です． 今回は，カード決済を利用した取引での集団的な怪しい取引のケース
群衆の英知もしくは狂気
アイザック・ニュートン卿は、自分が賢い 人間だと信じていた。微分積分学や重力理論 を発明(inventing)したのだから、金融投資(investing) ができるくらい賢いはずだよね？まぁとにかく、短く まとめると、1720年 に起こった南海泡沫事件という全世界 的な投機ブームで、彼は(現在の価値で)$4,600,000を失ったんだ。 後にニュートンはこう言った。 “私は天体の動きを計算することはできるが、 人々の狂気については計算できない” 彼のために勉強しよう これまで市場、制度、民主制全体は 何度もおかしくなってきた。— 群衆の狂気だ でも君が人間に失望していたときですら、 ハリケーンが起きれば、みんなで協力してきたし、 コミュニティは問題を解決してきた。人々はよりよい 世界のために戦ってきた。— 群衆の英知だ！ しかしなぜ 群衆は狂気に向かったり 賢くなったり するのだろうか。
「弱いつながり」の誤解と本質──社会ネットワーク研究の世界（前編）
弱いから有益なのではなく、つながっていない者同士をつなぐ「橋渡し」こそが本質である。Sansan株式会社のデータ化およびデータ活用組織、Data Strategy & Operation Center (DSOC) の研究員、前嶋直樹が解説。前編・中編・後編の3つの記事に分けてお届けする。 SNSが普及し、より多くの人と継続してコミュニケーションが取れるようになったことにより、1970年代に社会学の分野で提示されていた「弱いつながり」の価値に、最近あらためて注目が集まっている。 3月に開催した「人のつながりで、仕事に変化を起こすには」をテーマにしたBNLのトークセッションでも、いま本当にビジネスに役立つのは「弱いつながり」なのか、それとも「強いつながり」なのか、について議論が白熱した。 しかし、そもそも「弱いつながり」という考え方は、社会ネットワーク理論の研究から出てきたものである。そこで
機は熟した！グラフ構造に対するDeep Learning、Graph Convolutionのご紹介 - ABEJA Tech Blog
はじめまして。ABEJAでResearcherをやらせていただいている白川です。 先日、化合物の物性推定をDeep Learningをつかって従来手法より300,000倍高速に処理するという論文がでました（[1], [2]）。この論文の手法は、Graph Convolutionというグラフ上に定義されたConvolution演算がベースとなっています。物性推定に限らず、グラフ解析全般を Deep Learning で上手にこなせるようになれば、Deep Learningのアプリケーションの幅がぐっと拡がり、さらなるイノベーションが起きそうな予感がします。 ICMLやNIPSなどの機械学習系の主要国際会議でも数年前からGraph Convolutionについての論文がちらほら出現しはじめており、とくに最近その勢いが増してきている印象があります。個人的にも最近（前から？）にわかにグラフづいてい
Network Science Book
The power of network science, the beauty of network visualization. Welcome to our Network Science project, aimed at developing an interactive textbook for network science. The book, aimed at an interdisciplinary audience, is a work in progress. Hence it is being released chapter-by-chapter, adding chapters as soon as they are finalized. It is freely available under the Crative Commons licence, for
Comb the Hairball with BioFabric
June 15, 2019: BioFabric Version 2 Beta Release 2 is now on GitHub Significant features: Nodes are represented as one-dimensional horizontal line segments, one per row. Edges are represented as one-dimensional vertical line segments, one per column, terminating at the two rows associated with the endpoint nodes. Edges are drawn darker than nodes; this has the effect of emphasizing the links and ma
Route 477 - ズッ友のソーシャルグラフ
■ [ruby] ズッ友のソーシャルグラフ メロスゎ走った…… セリヌンティウスがまってる…… でも……もぅつかれちゃった…でも…… あきらめるのょくなぃって…… メロスゎ……ぉもって……がんばった……でも……ネイル…われて……イタイょ……ゴメン……まにあわなかった……でも……メロスとセリヌンゎ……ズッ友だょ……！！ [拡散性ズッ友メロス - Togetterより引用] 最近Twitterでこのようなコピペが流行しているので、Twitterを「ズッ友」で検索して「AとBはズッ友だょ」のA及びBを抜き出し、graphvizでグラフにしてみた。 その結果が…これだ！ UTCで5月9日に該当する24時間のツイート、実に81105個。「ズッ友」だけでこれなんだから日本人はTwitterやりすぎである。 ソースと拡大画像： https://gist.github.com/2651392 分かったこと
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どのようにSNSは死を迎えるか：Friendsterで検証